[发明专利]一种生物激励的自顶向下的视觉注意方法有效

专利信息
申请号: 201010229180.2 申请日: 2010-07-19
公开(公告)号: CN101894371A 公开(公告)日: 2010-11-24
发明(设计)人: 桑农;魏龙生;王岳环;高常鑫;左峥嵘;杨卫东;胡静 申请(专利权)人: 华中科技大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T5/00
代理公司: 华中科技大学专利中心 42201 代理人: 曹葆青
地址: 430074 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明公开了一种生物激励的自顶向下的视觉注意方法,步骤为:①提取所有的学习图的特征;②将同类型所有的学习图表示成均值向量和标准差向量;③获取待注意图的自顶向下的显著性图和自底向上的显著性图;④获取最终显著性图;⑤胜者全赢;⑥返回抑制,将最终显著性图中最显著性点所在区域的像素值都置为零,得到了一个新的最终显著性图;⑦注意选择。本发明在学习目标的表示时,仅仅利用了学习目标本身的特性,而没有考虑其所在的背景,这样的目标表示具有更强的鲁棒性,获得较好的视觉效果。
搜索关键词: 一种 生物 激励 向下 视觉 注意 方法
【主权项】:
一种生物激励的自顶向下的视觉注意方法,其步骤为:第1步 对于一个给定的待注意图,先提取颜色,亮度,方位和纹理初级视觉特征;将颜色特征分解成红、绿、蓝3种类型,将亮度特征分解成亮度开启和亮度闭合2种类型;用4个方位的滤波器分别对待注意图进行滤波,得到4种方位特征类型;分别用原始的LBP算子和环半径延伸的LBP算子计算得到的2种纹理特征类型,一共得到待注意图的11种特征类型;第2步 根据待注意图的11种特征类型和长期记忆库中存储学习目标类得到自顶向下的显著性图;根据待注意图的11种特征类型本身的对比度得到一个自底向上的显著性图;第3步 将自顶向下显著性图中的每一点的像素值除以自顶向下显著性图中的最大像素值,将自底向上显著性图中的每一点的像素值除以自底向上显著性图中的最大像素值,最后将这两个标准化后的图的乘积作为最终显著性图;第4步 利用胜者全赢的方法,得到最终显著性图中的最显著的点和该点对应的最优尺寸构成了最显著区域;第5步 将最终显著性图中最显著区域的像素值都置为零,得到一个新的最终显著性图;第6步 重复第4步至第5步,直至预先设定的次数,完成后得到的最显著性的点和该点所在区域的尺寸,作为注意焦点。
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